第十二届江苏省生物信息学学术会议于2022年11月18-19日在苏州圆满落幕。会议特邀国内生物信息学领域著名专家介绍生物信息学最新研究进展，同时安排了专题学术报告及研究生论坛。会议前期，经江苏省生物医学工程学会生物信息学专业委员会组织专家对研究生论坛投稿论文进行匿名评审，最终录用16篇论文在研究生论坛口头报告，其中我校3位研究生的论文入选。最终，经激烈角逐和专家对报告论文进行打分，王彦、高家璇、轩晨旭三位同学分别荣获一、二、三等奖。王彦、高家璇、轩晨旭均为我院数学专业2020级在读硕士研究生，其中王彦和轩晨旭同学的指导教师为高洁教授、高家璇同学的指导教师为丁彦蕊教授。

王彦同学参选的论文《FSCAM: CAM‑Based Feature Selection for Clustering scRNA‑seq》提出了一种新颖的单细胞特征选择方法FSCAM。该方法将基因集建模为一个凸集，并推导出凸集顶点与细胞类型特异性基因的对应关系，最终利用混合物凸分析的方法进行求解。该方法同时考虑了特征的相关性、冗余度和整体性，基于该方法的单细胞聚类算法提高了聚类准确度。该论文已发表在计算生物学与生物信息学领域颇有影响力的Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences期刊上。

高家璇同学参选的论文《CDCS-TCM：一种分析复方中药代谢过程中物质间因果关系和动态相关性的框架》以香丹注射液（XDI）治疗缺血性脑卒中（IS）为例，对丹参-降香药对在脑缺血模型大鼠的血浆中得到的时间序列数据，采用CDCS-TCM框架分析因果关系和动态相关性分析，发现了因果关系较强的物质对以及核心效应物质群的动态变化。CDCS-TCM框架将有助于更有效地探索中药活性成分的相关关系，为药物作用机制的阐明以及新药研发提供一种全新的角度与思路。

轩晨旭同学参选的论文《scBPGRN: Integrating single-cell multi-omics data to construct gene regulatory networks based on BP neural network》提出了一种结合单细胞RNA测序数据和DNA甲基化数据构建基于反向传播（BP）神经网络（scBPGRN）的基因调控网络算法。该算法使用双权重极值相关系数来测量因子之间的相关性，并使用神经网络计算广义权重来构建基因调节网络，最后计算节点强度以识别与癌症相关的基因，在肝细胞癌数据集上的应用验证了该算法的有效性。该论文已发表在医学和工程技术领域颇有影响力的Computers in Biology and Medicine期刊上。

理学院高度重视研究生学术交流与科研能力的培养，鼓励研究生参加学术会议及论坛活动，增加与国内外专家学者的交流合作，从而开拓学生的科研眼界和视野，为学院营造良好的科研学术氛围。

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